集装箱船舶装箱排序问题优化模型及其决策方法

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横倾力矩和翻倒箱量一直都是集装箱船舶贝内配载的核心,已有研究缺乏堆场堆存状态、发箱顺序等对船舶贝内配载的思考。作者扩展了贝内排箱问题,凝炼出一类集装箱船舶装箱排序问题。结合港口和船方的现实考虑,构建了整数线性规划模型。该模型综合考虑了装船顺序、重量等级、目的港、阻塞箱、船舶强度等约束,最小化横倾力矩。鉴于该问题的NPC特性,提出了基于ERG的仿真优化方法,核心是结合港口实际经验构造问题的初始解,对其进行遗传优化,利用仿真对种群个体进行评估。遗传算法的核心是编码和解码的合理设计,能确保算法快速收敛。仿真实验和算法比对表明,文中所提出的模型和方法能够在不同规模案例下获得最优解或近优解。 The heeling moment and overturning box volume have always been the core of the Beneteau container ships. There is a lack of research on the stockpile status of the yard and the order of the sending boxes. The author expands the Beneteau problem and condenses out a sort of container shiping sort problem. Combining the practical considerations of the port and the ship, an integer linear programming model is constructed. The model considers the order of loading, weight class, port of destination, blocking box, ship strength and other constraints, minimizing the heeling moment. In view of the NPC nature of this problem, a simulation optimization method based on ERG is proposed. The core of this method is to construct the initial solution to the problem by combining with the actual harbor experience. Genetic optimization is used to evaluate the population individual. The core of genetic algorithm is the reasonable design of encoding and decoding, which can ensure fast convergence of the algorithm. The simulation experiment and algorithm comparison show that the proposed model and method can get the optimal solution or near optimal solution under different scale cases.
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